博客
关于我
CF #716 (Div. 2) B. AND 0, Sum Big(思维+数学)
阅读量:281 次
发布时间:2019-03-01

本文共 621 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

为了解决这个问题,我们需要计算满足特定条件的数组的数量。给定两个整数 nk,其中 n 是数组的长度,k 是每个元素的二进制位数。我们需要找到满足以下条件的数组数量:

  • 数组的每个元素都在 02^k - 1 之间。
  • 数组元素的按位与为 0
  • 数组的和尽可能大。
  • 方法思路

    为了使数组的和尽可能大,每个元素应该尽可能地大。然而,按位与为 0 的条件限制了每个元素的构造方式。对于每个二进制位,至少有一个元素在该位上必须是 0。因此,我们可以独立地处理每个二进制位,计算每个位上至少有一个元素为 0 的情况数,然后将各个位的情况数相乘。

    对于每个二进制位,我们可以选择 n 个元素中的任意一个来设置为 0,因此每个位的情况数是 n 种。由于有 k 个二进制位,总的情况数是 n^k。最后,我们对结果取模 10^9 + 7 来处理大数问题。

    解决代码

    MOD = 10**9 + 7t = int(input())for _ in range(t):    n, k = map(int, input().split())    result = pow(n, k, MOD)    print(result)

    代码解释

  • 读取输入:首先读取测试用例的数量 t
  • 处理每个测试用例:对于每个测试用例,读取 nk
  • 计算结果:使用快速幂算法计算 n^k % MOD,并打印结果。
  • 这种方法高效地处理了大数问题,并且确保了结果在合理范围内。

    转载地址:http://nzlo.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    PANDAS.READ_EXCEL()输出‘;溢出错误:日期值超出范围‘;而不存在日期列
    查看>>
    pandas100个骚操作:再见 for 循环!速度提升315倍!
    查看>>
    Pandas:如何根据其他列值的条件对列进行求和?
    查看>>
    Pandas:对给定列求和 DataFrame 行
    查看>>
    Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法2
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法5
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法6
    查看>>
    Pandas中的GROUP BY AND SUM不丢失列
    查看>>
    pandas交换两列
    查看>>
    pandas介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>
    pandas去除Nan值
    查看>>
    pandas实战:电商平台用户分析
    查看>>
    Pandas库函数
    查看>>
    Pandas库常用方法、函数集合
    查看>>
    pandas打乱数据的顺序
    查看>>
    pandas指定列数据归一化
    查看>>
    pandas改变一列值(通过apply)
    查看>>
    Pandas数据分析的环境准备
    查看>>